# 仿真神经网络－－以正态分布的随机数生成权重与偏差的初始值

# 同时使用乘法和加法的矩阵运算测试
# 张量测试
import tensorflow as tf

# 注意：X的定义必须是[[]],这样它的秩与Y才相同，才能相乘，好象numpy中没有这个问题
X = tf.Variable([[0.4, 0.2, 0.4]])
W = tf.Variable(tf.random_normal([3, 2]))  # 3行2列
b = tf.Variable(tf.random_normal([1, 2]))  # [[0.1, 0.2]],1行2列

#XWb = tf.matmul(X, W) + b
# #使用relu激活函数
y = tf.nn.relu(tf.matmul(X, W) + b)
# 使用sigmod激活函数
# y=tf.nn.sigmoid(XWb)

with tf.Session() as sess:
    init = tf.global_variables_initializer()
    sess.run(init)
    (_b, _W,  _y) = sess.run((b, W,  y))

    print("y:")
    print(_y)

    tf.summary.merge_all()
    # 默认写入当前盘的根下，比如：d:/log/area下,可以使用tensorboard --logdir d:/log/area 来查看计算图
    tran_writer = tf.summary.FileWriter('/log/area', sess.graph)
